周海斌

摘要：以長江三角洲地區(qū)16個主要港口為研究對象，選取2007～2019年各港口的集裝箱吞吐量和貨物吞吐量，運用赫芬達爾—赫希曼指數(shù)、探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，并結(jié)合ArcMap10.7軟件，研究長江三角洲港口體系的空間結(jié)構(gòu)及其演化過程。結(jié)果表明，2007～2019年集裝箱和貨物的集中度呈現(xiàn)下降趨勢，港口間的競爭加劇。港口集裝箱吞吐量和貨物吞吐量空間結(jié)構(gòu)整體上均呈現(xiàn)弱空間分散格局，沿海港口對沿江港口的輻射帶動作用不強。分別從港口層面、物流層面、國家層面的角度提出了港口協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略、多式聯(lián)運發(fā)展戰(zhàn)略、一體化發(fā)展戰(zhàn)略。

關(guān)鍵詞：長三角地區(qū);港口體系;空間結(jié)構(gòu);戰(zhàn)略研究

長江三角洲地區(qū)濱江臨海、水網(wǎng)交織、經(jīng)貿(mào)繁盛，分布眾多的沿江港口和沿海港口，構(gòu)成了我國乃至世界上最具影響力的綜合性港口體系。港口體系是指在一定地域范圍內(nèi)提供服務(wù)，具有相同空間地理特征的不同類型、不同規(guī)模的港口組合。自古以來，港口體系都深刻影響著區(qū)域發(fā)展和國民經(jīng)濟，一直是學者們研究的熱點。

當前，學者們有關(guān)港口體系的研究主要集中于港口體系的形成、演化模型、演變規(guī)律、發(fā)展趨勢，研究方法多采用基尼系數(shù)分析法、偏移—份額分析法以及其他方法。然而，已有研究對港口體系的集聚分析不多，且未將港口的集裝箱吞吐量和貨物吞吐量結(jié)合起來進行空間結(jié)構(gòu)演化分析，運用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法來研究港口體系的空間結(jié)構(gòu)演化的成果更是鮮見?；谇叭搜芯砍晒?，本文以長江三角洲港口體系為研究對象，運用HHI和空間分析方法，結(jié)合各港口的集裝箱吞吐量和貨物吞吐量分析2007～2019年港口體系空間結(jié)構(gòu)演化特征，以期為推進長江三角洲港口一體化提供理論參考和發(fā)展建議。

一、研究對象及數(shù)據(jù)來源

本文以長江三角洲地區(qū)的 16 個主要港口作為研究對象，研究樣本既包含上海港、寧波-舟山港兩個具有全球影響力的國際大港，又包括常州港、臺州港等地方性小港，港口類型涵蓋了沿海港和內(nèi)河港，所選擇的樣本具有較好的典型性和覆蓋度。2006年原寧波港和舟山港正式合并，其統(tǒng)計數(shù)據(jù)也開始合并計量。基于此，綜合考慮港口發(fā)展情況與數(shù)據(jù)的可獲得性，以2007年為始點，2019年為終點，采集該區(qū)間的長三角地區(qū)各港口貨物吞吐量數(shù)據(jù)與集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)。文中涉及的各港口吞吐量數(shù)據(jù)主要來源于歷年中國港口年鑒，部分缺失數(shù)據(jù)從各年份各地市統(tǒng)計年鑒補充。

二、研究方法

（一）赫芬達爾—赫希曼指數(shù)（HHI）

赫芬達爾—赫希曼指數(shù)（Herfindahl-Hirschman Index，簡稱HHI），是計算集合中的個體與總體的比重，通過考察該比重偏離個體平均分布的程度，進而分析出各個體之間相互轉(zhuǎn)移的份額大小。HHI主要用于計量市場份額的變化，反映產(chǎn)業(yè)市場的集中度，在經(jīng)濟學中運用較多。近年來，HHI逐漸擴展到港口體系的研究中來，用于港口集中度分析，它是指港口體系內(nèi)各港口吞吐量與總吞吐量比重的平方和，其公式為：

HHI=（Xi/X）2

式中：n為長三角地區(qū)的港口數(shù);Xi為港口i的吞吐量;X表示港口體系吞吐量總和，HHI為港口體系的集中度指數(shù)。0

（二）探索性空間數(shù)據(jù)分析法（ESDA）

探索性空間數(shù)據(jù)分析（Explore Spatial Data Analysis，簡稱ESDA）是對空間事物進行可視化分析的方法與技術(shù)，可以有效地探索事物的空間依賴性與空間異質(zhì)性，以揭示空間關(guān)聯(lián)。主要包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。

全局自空間相關(guān)統(tǒng)可用于整體上的空間研究，衡量所有空間對象之間的依賴與差異等。通常使用莫蘭指數(shù)作為全局空間自相關(guān)的統(tǒng)計量，其表達式為：

局部空間自相關(guān)可作為全局自相關(guān)的補充分析，它填補了全局自相關(guān)在局域差異描述上的不足，可以有效揭示不同空間位置上的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。通常使用局部莫蘭指數(shù)作為局部空間自相關(guān)統(tǒng)計量，其表達式為：

上式中，n為樣本量，即長江三角洲港口數(shù)量16;xi表示第i個港口的吞吐量;x為所有港口吞吐量的均值;wij是樣本間的空間權(quán)重;S0是空間權(quán)重矩陣w的所有元素之和。

三、長三角港口群集中度變化

長江三角洲港口群基于集裝箱吞吐量和貨物吞吐量計算得出的赫芬達爾—赫希曼指數(shù)見表1，可以看出，基于集裝箱吞吐量的HHI值，從2007年的0.4540下降至2019年的0.3200;基于貨物吞吐量的HHI值，從2007年的0.1400下降至2019年的0.1207。由圖1可以清晰直觀地看出，基于集裝箱吞吐量和貨物吞吐量的長江三角洲港口群的HHI總體上都呈現(xiàn)下降趨勢，該變化表明長三角港口群體系逐漸朝著分散的趨勢發(fā)展，各個港口彼此相互競爭。

國內(nèi)一些研究結(jié)論表明港口體系出現(xiàn)分散特征，主要是由于港口間競爭加劇。結(jié)合市場占有比的角度分析，上海港 2007年的集裝箱吞吐量為2615.20萬TEU，貨物吞吐量為49227萬噸，在長三角港口群市場內(nèi)占有比分別為63%和25%;至2019年，上海港的集裝箱吞吐量和貨物吞吐量市場占有比分別下降至47%和16%。而寧波-舟山港的集裝箱吞吐量和貨物吞吐量分別由2007年的943萬TEU、47336萬噸上升到2019年的2735萬TEU、112009萬噸，其中集裝箱吞吐量市場占有比從22.7%上升至29.8%，貨物吞吐量市場占有比從23.4%增加至24.3%，兩港之間的差距逐漸縮小，可見港口之間的競爭劇烈。

四、長江三角洲港口體系的空間格局

（一）港口吞吐量空間結(jié)構(gòu)全局自相關(guān)分析

2006～2019年長江三角洲地區(qū)港口體系集裝箱和貨物吞吐量的全局自相關(guān)分析結(jié)果見表2。從整體角度來看，長三角地區(qū)港口吞吐量全局自相關(guān)Morans I值均小于0且接近于0，說明2007年至2019年長三角地區(qū)港口的集裝箱吞吐量和貨物吞吐量都存在弱分散的空間格局。